很多人被问到这个问题时，第一反应是：“因为大模型本质上是概率模型。”这句话不能说错，因为在别的题目场景下，这句话可以作为引用证明试用，但在这个问题下肯定远远不够。面试官往往会继续追问一句：“概率模型怎么了？概率模型就一定会编吗？”如果你答不上来，那这一题基本就丢分了。1：模型从一开始就不是为了“说真话”大模型的训练目标其实很简单：预测下一个最可能的Token。但关键在于，这个目标和“说真话”并不是一回事。在训练过程中，模型从来没有被明确区分过“这句话是真的”还是“这句话是编的”。它学到的只是：在某种上下文下，什么词最有可能出现。因此，它掌握的是语言的统计规律，而不是对世界的真实建模。这就带来一...

挑战全网最惨27届应届生。十几场面试全挂，道心破碎，后续不打算面了，先调整一下心态了。金三银四感觉和双非无关

boss打招呼了快500，简历投了40多份，结果到现在就只有一个外包和一个几十人小厂约面，大部分都是已读不回，或者要了简历就没下文了。不知道是我的简历写的有问题还是打招呼的方式不对，又或者学历的问题，真不知道该咋办了 …………

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...